Real-time monitoring of out-of-flow parts

Abstract

The competition between the industries of the automotive components sector for the conquest of the national and international markets is the trigger that sets off the technological innovation in the sector. One of the factors that provide a competitive quality differential is traceability. The system of traceability of parts leaving the normal flow of the production line, in order to carry out quality control tests, currently implemented at Renault CACIA, is manual and time-consuming. Failures of this method currently represent 50% of customer complaints, since this system doesn’t have direct communication between the quality control center and the person in charge of the atelier, there is also difficulty in blocking loads due to the lack of information on the location of all the pieces and also the non-uniformity of the system. This work presents the creation of a traceability and monitoring system, to be implemented in the automotive industry, at Renault CACIA. The system implemented uses radio frequency identification hardware technologies and unitary marking, in terms of data processing, and software Flask and Python are used to perform all the backend logic and angular to generate a visualization and interaction interface with the operator. With this system, workers have access to information about which parts are outside the normal production flow, for what reason, and their location in real-time. The system is integrated with an application that allows quality control requests to be issued. With the implementation of this project was possible to generate a reduction of nine minutes per every time the process is executed representing 16% in the cycle time, allowing this the reduction of the amount of scrap and a reduction of the time that the machine is stopped. Is expected in the long term to reduce the client complaints to 25%. The aim of this solution was to provide the workers with a simpler, more up-to-date, and automatic work tool, which reduces effort and increases productivity.

A concorrência entre as indústrias do setor de componentes para automóveis pela conquista dos mercados nacional e internacional, é o gatilho que faz disparar a inovação tecnológica no setor. Um dos fatores que propicia um diferencial competitivo de qualidade é a rastreabilidade. O sistema de rastreabilidade das peças que saem do fluxo normal da linha de produção, no sentido de efetuar testes de controlo de qualidade, atualmente implementado na Renualt CACIA, é manual e demorado. As falhas deste método representam atualmente 50% das reclamações clientes, uma vez que este sistema não tem uma comunicação direta entre o centro de controlo de qualidade e o responsável do atelier, existe ainda dificuldade no bloqueio de cargas por falta de informação sobre a localização de todas as peças e ainda a não uniformidade do sistema. Neste projeto é apresentada a criação de um sistema de rastreabilidade e monitorização implementado na indústria automóvel, na Renault CACIA. O sistema foi implementado recorrendo a tecnologias hardware de identificação por rádio frequência e marcação unitária, em termos de tratamento de dados e software são utilizados o Flask e linguagem Python para efetuar toda a lógica de backend e o angular para gerar uma interface de visualização e interação com o operador. Com este sistema os trabalhadores têm acesso à informação de quais as peças estão fora do fluxo normal de produção, por que motivo, e qual a sua localização em tempo real. O sistema permite ainda que sejam emitidos pedidos de controlo de qualidade. Com a implementação deste projecto foi possível gerar uma redução de nove minutos por cada vez que o processo é executado representando 16% no tempo do ciclo, permitindo isto a redução da quantidade de sucata e uma diminuição do tempo que a máquina está parada. Espera-se, a longo prazo, reduzir as reclamações cliente para 25%. Com esta solução almejou-se proporcionar aos trabalhadores uma ferramenta de trabalho mais simples, atual e automática, que lhes reduza o esforço e aumente a produtividade.